使用人工智能（AI）挑选房源可以极大地简化并优化房地产购买过程。
个性化推荐：基于用户的偏好（如地理位置、预算、房型等）和过往的搜索行为，AI系统能够提供个性化的房源推荐。
数据分析和市场洞察：AI可以分析大量的房地产数据，包括历史价格、区域发展趋势、供需情况等，为用户提供有关房源投资潜力的洞察。
价值预测：通过分析市场动态和相关经济指标，AI能够预测特定房源的未来价值，帮助用户做出更明智的购买决策。
DeepBI：用人工智能驱动的分析释放数据的力量
在一个充斥着数据的世界里，提取有意义见解的能力不仅仅是一种竞争优势，它对生存至关重要。进入DeepBI，这是一个开创性的人工智能原生分析平台，旨在让用户能够以前所未有的轻松和智能发现、查询、可视化和共享来自任何数据源的见解。
在DeepBI，我们相信数据是一个有待讲述的故事。我们的平台利用大型语言模型的巨大能力，将原始数据转化为引人注目的叙述，从而推动战略决策。使用DeepBi，您不仅仅是在运行分析；您正在与您的数据进行对话。
DeepBI集成和处理来自不同来源的房地产数据
DeepBI可以自动分析房产相关文档，如产权证、检查报告等，减少人工审核的需要。
案例Question：各地区房屋数量是多少
数据分析助手理解了我们所提的需求之后，要生成显示不同地区房屋数量的图表，我们需要:
1.查询xian_houses表，统计每个区域的房屋数量。
2.使用Pyecharts绘制条形图，在x轴上显示区域信息，在y轴上显示房屋数量。
让我们先构建MySQL查询，然后创建条形图。以下是您可以执行以生成图表的Python代码。
python_executor给出了相应的执行代码：
1.# MySQL database connection details db_config = { 'host': 'tNGoVq0KpQ4LKr5WMIZM', 'user': 'kdgtPvEnzGKjE44d38M3', 'password': 'D3uGSjdaHbFL1ZprkIJD', 'database': 'aCyBIffJv2OSW5dOvREL', 'port': 3310, 'use_unicode': True }
2.# Establish connection to the database connection = pymysql.connect(**db_config)
3.# SQL query to fetch number of houses in different regions query = "SELECT region, COUNT(*) as house_count FROM xian_houses GROUP BY region"
4.# Execute the query and store the result in a DataFrame df = pd.read_sql(query, con=connection)
5.# Close the database connection connection.close()
6.# Convert data to the required format regions = df["region"].astype(str).tolist() house_counts = df["house_count"].astype(int).tolist()
7.# Create a bar chart using Pyecharts bar = Bar() bar.add_xaxis(regions) bar.add_yaxis("Number of Houses", house_counts) bar.set_global_opts( xaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="category", name="Region" ), yaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="value", name="Number of Houses" ), title_opts=opts.TitleOpts(title="Number of Houses in Different Regions") )
8.# Dump chart options for front-end use ret_json = bar.dump_options() echart_code = json.loads(ret_json)
9.# Prepare the output in JSON format output = [{"echart_name": "Number of Houses in Different Regions", "echart_code": echart_code}] print(output) ```
10.Save the above code to a file and execute it to generate the chart showing the number of houses in different regions. The output will be formatted as a JSON instance you can use to integrate with front-end applications. --------------------------------------------------------------------------------
执行成功后，我们得到了一个条形图的JSON配置，其中显示了不同地区的房屋数量。这个配置可以被用来在前端应用程序中显示条形图。
根据返回的JSON结果，我们可以看到图表的名称为"Number of Houses in Different Regions"，条形图展示了14个不同地区的房屋数量。具体的地区名字和对应的房屋数量分别是：
1.碑林 - 5202 2. 未央 - 15990 3. 灞桥 - 5947 4. 新城区 - 4553 5. 临潼 - 252 6. 阎良 - 28 7. 长安 - 5952 8. 莲湖 - 8144 9. 雁塔 - 22080 10. 蓝田 - 30 11. 鄠邑区 - 18 12. 周至 - 6 13. 高陵 - 4439 14. 西咸新区（西安） - 30
结论: 最多房屋数量的地区是雁塔区，有22080套房屋; 最少的则是周至区，只有6套房屋。从数据可以看出房屋分布在不同地区的不均匀性。
可将此信息用于房地产市场分析，了解不同地区的潜在市场容量和发展情况。
下面是效果图：
探索影响房价的诸多因素
影响房价的因素是多样且复杂的，它们可以根据各种经济、社会和物理特征进行分类。通过DeepBI我们可以得到诸多对于房价影响的因素
首先给予问题让数据分析助手进行理解select_analysis_assistant给予了相应的回复
base_mysql_assistant命令python_executor：
1. 连接到数据库。
2. 选择相关字段进行统计分析。
3. 查看这些字段与住房总价之间的统计相关性。
4. 展示分析结果。
python_executor进行代码执行得出结果：
从查询结果来看，我们成功地从数据库中提取了各种可能影响住房价格的因素，包括内部面积、房龄、超市数量、小学数量、关注度、楼层、装修情况和房屋结构等，并获得了这些因素与总价的数据。下一步，我们可以进行统计分析，探索这些因素与住房总价之间的关系。
由于数据量较大，进行这样的统计分析需要合适的工具。我们将使用Pandas库进行数据处理和分析，并使用Python代码进行相关性计算。
根据计算得到的相关性矩阵，我们可以观察到以下几点结果：
那么各因素和房价的相关性是多少呢？一句话，DeepBI快速给出我们结果：
这些因素通常相互作用，共同决定了房屋的市场价值。房价的测算和预测需要考虑这些多变的因素，并且往往需要专业的市场分析和评估。
关于DeepBI的特点
1.直观探索：DeepBI的直观界面邀请所有技能级别的用户使用自然语言查询来探索数据。只要问一个问题，让人工智能挖掘出你需要的答案。
2.无缝集成：DeepBI可以流畅地连接到各种数据源，无论是云、本地还是混合环境。您的数据无论位于何处，都保持安全和可访问性。
3.高级可视化：使用DeepBI，数据不仅仅是数字和文本。我们的高级可视化工具将复杂的数据集转化为清晰、可操作的图形，让您的业务故事一目了然。
4.协作洞察：轻松分享您的发现。DeepBI营造了一个协作环境，在这个环境中，团队之间可以轻松地交流见解，确保每个人都基于相同、准确的信息做出决策。
5.数据驱动决策：DeepBI由人工智能提供预测分析和趋势分析，因此您可以预测市场变化，并在竞争中保持领先。
6.持续学习：你与DeepBI的互动越多，它就越聪明。我们的人工智能从每一个查询和交互中学习，不断改进，为您提供更好的见解。
使用DeepBi解锁您的数据潜力：
-营销人员可以准确地预测消费者趋势、优化营销活动和衡量投资回报率。
-金融分析师可以通过预测性见解发现市场变化、管理风险并识别投资机会。
-人力资源经理可以发现员工数据中的模式，以提高留住率、优化招聘并提高员工生产力。
综上所述，无论您的角色或行业是什么，DeepBI都会为您提供更智能、更快、更明智的决策工具。是时候充分利用您的数据潜力，让见解塑造您的业务未来了。
将数据转化为行动——借助DeepBI，您在分析领域的人工智能指南针。
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